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Enregistrement W2020170202 · doi:10.1371/journal.pone.0015143

The Spatial Expansion and Ecological Footprint of Fisheries (1950 to Present)

2010· article· en· W2020170202 sur OpenAlexaff
Wilf Swartz, Enric Sala, S Tracey, Reg Watson, Daniel Pauly

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWaitt FoundationNational Geographic SocietyPew Charitable Trusts
Mots-clésFishingFisheryLatitudeFisheries managementGeographyClimate changeOceanographyLongitudeOceanic climateEnvironmental scienceBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using estimates of the primary production required (PPR) to support fisheries catches (a measure of the footprint of fishing), we analyzed the geographical expansion of the global marine fisheries from 1950 to 2005. We used multiple threshold levels of PPR as percentage of local primary production to define 'fisheries exploitation' and applied them to the global dataset of spatially-explicit marine fisheries catches. This approach enabled us to assign exploitation status across a 0.5° latitude/longitude ocean grid system and trace the change in their status over the 56-year time period. This result highlights the global scale expansion in marine fisheries, from the coastal waters off North Atlantic and West Pacific to the waters in the Southern Hemisphere and into the high seas. The southward expansion of fisheries occurred at a rate of almost one degree latitude per year, with the greatest period of expansion occurring in the 1980s and early 1990s. By the mid 1990s, a third of the world's ocean, and two-thirds of continental shelves, were exploited at a level where PPR of fisheries exceed 10% of PP, leaving only unproductive waters of high seas, and relatively inaccessible waters in the Arctic and Antarctic as the last remaining 'frontiers.' The growth in marine fisheries catches for more than half a century was only made possible through exploitation of new fishing grounds. Their rapidly diminishing number indicates a global limit to growth and highlights the urgent need for a transition to sustainable fishing through reduction of PPR.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations378
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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